GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.31 (33)<< < Пред. | След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
NO.
Сообщений: 10700
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 11 фев 18 22:55
https://ru.wikipedia.org/wiki/Сатчитананда
[Ответ][Цитата]
гость
162.246.47.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 14 фев 18 14:49
Рост Kotlin и Python, лидерство Java: как меняется популярность языков программирования

2017 год стал успешным для Python (поднялся на 4 место с 5 позиции), Visual Basic .NET (6 строчка списка и +2 места) и Ruby, который оказался на 10 месте. Достижения и провалы второй двадцатки более ощутимы.

Так, Visual Basic находится на 12 месте, куда попал с 16-го — несмотря на то, что ранее Tiobe предсказывала его скорый закат. Заметно прибавили также R и PL/SQL. Кроме этого, в рейтинге появился SQL и сразу занял 11 строчку. В Tiobe объясняют добавления языка тем, что он наконец получил возможность называться полным по Тьюрингу.

https://techrocks.ru/2018/02/12/tiobe-index-for-february-2018/
[Ответ][Цитата]
гость
162.246.47.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 15 фев 18 9:33
Вот есть интересная статеечка. Карпатый прислал.

Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet

Обучение глубокому подкреплению окружено горами и горами. И по уважительным причинам! Усиление обучения - это невероятно общая парадигма, и в принципе, надежная и эффективная система RL должна быть отличной во всем. Слияние этой парадигмы с эмпирической силой глубокого обучения является очевидной практикой. Deep RL - одна из самых близких вещей, которая выглядит как AGI, и это та мечта, которая подпитывает миллиарды долларов финансирования.

К сожалению, пока это не работает.

Теперь я считаю, что это может сработать. Если бы я не верил в усиление обучения, я бы не работал над этим. Но на пути есть много проблем, многие из которых кажутся принципиально трудными. Красивые демонстрации ученых агентов скрывают всю кровь, пот и слезы, которые вступают в их создание.

https://www.alexirpan.com/2018/02/14/rl-hard.html
[Ответ][Цитата]
гость
162.246.47.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 15 фев 18 10:32
А вот новая статья Русса. Тоже интересно, глубокая проблема поднимается. Хоть и специфичная чуть.

On Characterizing the Capacity of Neural Networks using Algebraic Topology

Обучаемость различных нейронных архитектур может быть охарактеризована непосредственно вычислимыми мерами сложности данных. В этой статье мы пересматриваем проблему выбора архитектуры как понимание того, как данные определяют наиболее выразительные и обобщаемые архитектуры, подходящие для этих данных, за пределами индуктивного смещения. Предлагая алгебраическую топологию как меру сложности данных, мы показываем, что мощность сети, выражающая топологическую сложность набора данных в его области принятия решений, является строго ограничивающим фактором в ее способности обобщать. Затем мы предоставляем первую эмпирическую характеристику топологической емкости нейронных сетей. Наш эмпирический анализ показывает, что на каждом уровне сложности набора данных нейронные сети демонстрируют топологические фазовые переходы. Это наблюдение позволило нам связать существующую теорию с эмпирически обоснованными гипотезами о выборе архитектур для полностью связанных нейронных сетей.

https://arxiv.org/abs/1802.04443
[Ответ][Цитата]
гость
162.246.47.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 15 фев 18 13:52


[Ответ][Цитата]
гость
162.246.47.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 16 фев 18 8:23
Нельзя пропустить.
Рекомендую на английском читать... Но и на русском тоже...

Нассим Николас Талеб. Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса

Итак, я прочитал очередную (четвертую) книгу Талеба на русском языке. Ранее выходили: Одураченные случайностью, Черный лебедь, О секретах устойчивости. Несмотря на объем, книга читается на одном дыхании. На мой взгляд, от книги к книге мысли Талеба становятся всё более и более глубокими, а читать всё интереснее, и интереснее. Если до сих пор он, скорее, отвечал на вопрос: «Кто виноват?», то в этот раз, акцент – на «Что делать?». В мире, где царит неопределенность, не нужно стремиться предсказывать будущее, а следует быть… антихрупким. Поскольку в английском (и русском) языке нет подходящего слова, Талебу пришлось выдумать новый термин. Антихрупкость – свойство людей (компаний, государств и т.д.), позволяющее под ударами судьбы не просто выстоять (и не разрушиться), но и стать сильнее. Антихрупкость – это использование возможностей.

http://baguzin.ru/wp/nassim-nikolas-taleb-antihrupkost-k/
[Ответ][Цитата]
гость
185.38.14.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 16 фев 18 9:58
Цитата:
Автор: гость

Нельзя пропустить.
Рекомендую на английском читать... Но и на русском тоже...
Нассим Николас Талеб. Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса
хз... както летом ставил аудиокнижку, с первого раз не пошла...

чем то Талеб Мандельброта напоминает когда про рынки рассуждает, много шума но мало толку, ну тоесть на самом деле раздражает не сама информация о том что "хвосты толстые" и тп. а мяукание про то что портфельная теория плохая, риски не предсказуемы и тд. На мой взгляд если что то осуждается то нужно сразу предложить конкретную замену, а если только осуждения то ну его нах.
[Ответ][Цитата]
гость
162.246.47.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 16 фев 18 18:27
Вот есть интересные учебные материалы по ML

New Deep Learning Techniques

В последние годы искусственные нейронные сети. Глубокое обучение a.k.a. значительно улучшило области компьютерного зрения, распознавания речи и обработки естественного языка. Успех зависит от наличия крупномасштабных наборов данных, разработок доступной высокой вычислительной мощности и фундаментальных глубоких учебных операций, которые звучат и быстро, поскольку они предполагают, что данные лежат на евклидовых сетках. Однако не все данные живут на регулярных решетках. 3D-фигуры в компьютерной графике представляют собой риманова многообразия. В нейронауке активность мозга (fMRI) кодируется в структурной сети связи (sMRI). В геномике функциональность человеческого тела выражается через ДНК, РНК и белки, которые образуют регуляторную сеть генов (GRN). В социальных науках люди взаимодействуют через сети. В конечном итоге данные в сетях связи структурированы с помощью таких графиков, как Интернет или сети дорожного движения.

http://www.ipam.ucla.edu/programs/workshops/new-deep-learning-techniques/
[Ответ][Цитата]
гость
162.246.47.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 16 фев 18 18:28
Список материалов, кто не догадается нажать скеджл: http://www.ipam.ucla.edu/programs/workshops/new-deep-learning-techniques/?tab=schedule
[Ответ][Цитата]
r
Сообщений: 789
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 17 фев 18 9:10
Цитата:
Автор: А. Егорoв
Не знаю. Дисциплина - это просто навык владения инструментом. Если, например, язык - это инструмент, ты должен понимать слабые и сильные стороны, области и границы применения, объекты применения и основные методики. Восприятие, мышление, суждение - это самые важные человеческие инструменты.
Похоже вы тоже воспринимаете все как инструмент.
[Ответ][Цитата]
гость
162.246.47.*
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 18 фев 18 6:43


[Ответ][Цитата]
гocть.
Сообщений: 661
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 22 фев 18 12:36
У Русса вышла новая статья. Пишет, что круто. Ему можно верить.

Global Pose Estimation with an Attention-based Recurrent Network

Возможность агента локализовать себя в среде имеет решающее значение для многих приложений реального мира. В неизвестных средах одновременная локализация и сопоставление (SLAM) позволяет создавать и локализовать внутри и внутри карты. Мы представляем новую, дифференцируемую архитектуру, Neural Graph Optimizer, продвигающуюся к полному решению нейронной сети для SLAM, создавая систему, состоящую из локальной модели оценки позы, нового модуля выбора позы и нового процесса оптимизации графа. Вся архитектура обучается в конце концов, позволяя сети автоматически изучать специфические для домена функции, относящиеся к визуальной одометриям, и избегать задействованного процесса разработки функций. Мы демонстрируем эффективность нашей системы на смоделированном 2D-лабиринте и 3D-среде ViZ-Doom.

https://arxiv.org/abs/1802.06857
[Ответ][Цитата]
гocть.
Сообщений: 661
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 23 фев 18 14:10
Может быть это именно оно?

Machine Theory of Mind

Теория ума (ToM; Premack & Woodruff, 1978) в целом относится к способности человека представлять психические состояния других людей, включая их желания, убеждения и намерения. Мы также предлагаем подготовить машину для создания таких моделей. Мы разрабатываем систему нейронной сети Theory of Mind - ToMnet, которая использует мета-обучение для создания моделей агентов, с которыми она сталкивается, от наблюдений за их поведением. Благодаря этому процессу он получает сильную предварительную модель поведения агентов, а также способность загружать более богатые предсказания характеристик и психических состояний агентов, используя лишь небольшое количество поведенческих наблюдений. Мы применяем ToMnet к агентам, ведущим себя в простых средах gridworld, показывая, что он учится моделировать случайных, алгоритмических и глубоких подкрепляющих обучающих агентов из разных групп населения и что он передает классические задачи ToM, такие как тест Sally-Anne (Wimmer & Perner, 1983; Baron-Cohen et al., 1985), признавая, что другие могут придерживаться ложных убеждений о мире. Мы утверждаем, что эта система, которая автономно изучает, как моделировать другие агенты в своем мире, является важным шагом вперед для разработки многоагентных систем ИИ, построения промежуточных технологий для взаимодействия между машинами и людьми и для продвижения прогресса в интерпретируемых AI.

https://arxiv.org/abs/1802.07740
[Ответ][Цитата]
гocть.
Сообщений: 661
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 25 фев 18 10:53
Вот интересная статейка про использование векторных полей.
Довольно свежая, интересная даже не в контексте ИНС...

Vector Field Based Neural Networks

Новая архитектура нейронной сети предлагается с использованием математически и физически богатой идеи о векторных полях в качестве скрытых слоев для выполнения нелинейных преобразований в данных. Точки данных интерпретируются как частицы, движущиеся вдоль потока, определенного векторным полем, которое интуитивно представляет желаемое движение для обеспечения классификации. Архитектура перемещает точки данных из их первоначальной конфигурации в новую, следуя линиям тока векторного поля с целью достижения окончательной конфигурации, где классы являются разделимыми. Задача оптимизации решается с помощью градиентного спуска, чтобы изучить это векторное поле.

https://www.arxiv-vanity.com/papers/1802.08235
[Ответ][Цитата]
гocть.
Сообщений: 661
На: Почему мышление это не ML и даже не ИИ
Добавлено: 25 фев 18 11:25
А вот есть перевод на русский статьи, описывающий алгоритм АльфаЗироу.

Python: ИИ для “Четыре в ряд” с алгоритмом AlphaZero

В статье “Mastering the Game of Go without Human Knowledge” был представлен новый вариант алгоритма AlphaGo Zero, который обыграл своего предшественника со счётом 100:0. Результат был достигнут только за счёт самообучения: алгоритм начинал с “tabula rasa” (пустого состояния) и постепенно находил алгоритмы, которые обыгрывали предыдущие.

https://proglib.io/p/connect4-alphazero/
[Ответ][Цитата]
 Стр.31 (33)1  ...  27  28  29  30  [31]  32  33<< < Пред. | След. > >>